tensorflow基础

定义

TensorFlow 表达了高层次的机器学习计算,大幅简化了第一代系统,并且具备更好的灵活性和可延展性.

TensorFlow,简单看就是Tensor和Flow,即意味着Tensor和Flow是TensorFlow最为基础的要素;Tensor意味着data,Flow意味着流动,意味着计算,意味着映射,即数据的流动,数据的计算,数据的映射,同时也体现数据是有向的流动、计算和映射.

特点

  • 使用图 (graph) 来表示计算任务.
  • 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
  • 使用 tensor 表示数据.
  • 通过 变量 (Variable) 维护状态.
  • 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.

综述

TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务.图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组. 例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组, 这四个维度分别是 [batch, height, width, channels].

一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动. 会话 将图的 op 分发到诸如 CPU 或 GPU 之类的 设备 上, 同时提供执行 op 的方法. 这些方法执行后, 将产生的 tensor 返回. 在 Python 语言中, 返回的 tensor 是 numpy ndarray 对象; 在 C 和 C++ 语言中, 返回的 tensor 是tensorflow::Tensor 实例.

计算图

TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段. 在构建阶段, op 的执行步骤 被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的 op.

例如, 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络,然后在执行阶段反复执行图中的训练 op.

TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言. 目前, TensorFlow 的 Python 库更加易用, 它提供了大量的辅助函数来简化构建图的工作, 这些函数尚未被 C 和 C++ 库支持.

三种语言的会话库 (session libraries) 是一致的.

构建图

构建图的第一步, 是创建源 op (source op).源 op 不需要任何输入, 例如 常量 (Constant). 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算.

Python 库中, op 构造器的返回值代表被构造出的 op 的输出, 这些返回值可以传递给其它 op 构造器作为输入.

TensorFlow Python 库有一个默认图 (default graph), op 构造器可以为其增加节点。这个默认图对许多程序来说已经足够用了。

import tensorflow as tf

# 创建一个常量 op, 产生一个 1x2 矩阵. 这个 op 被作为一个节点
# 加到默认图中.
#
# 构造器的返回值代表该常量 op 的返回值.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

# 创建另外一个常量 op, 产生一个 2x1 矩阵.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])

# 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入.
# 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

默认图现在有三个节点,两个 constant() op, 和一个matmul() op。为了真正进行矩阵相乘运算,并得到矩阵乘法的 结果,你必须在会话里启动这个图。

在一个会话中启动图

构造阶段完成后, 才能启动图。启动图的第一步是创建一个 Session 对象,如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图。

# 启动默认图.
sess = tf.compat.v1.Session()

# 调用 sess 的 'run()' 方法来执行矩阵乘法 op, 传入 'product' 作为该方法的参数.
# 上面提到, 'product' 代表了矩阵乘法 op 的输出, 传入它是向方法表明, 我们希望取回
# 矩阵乘法 op 的输出.
#
# 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. op 通常是并发执行的.
#
# 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op) 的执行.
#
# 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
result = sess.run(product)
print result
# ==> [[ 12.]]

# 任务完成, 关闭会话.
sess.close()

Session 对象在使用完后需要关闭以释放资源. 除了显式调用 close 外, 也可以使用 “with” 代码块 来自动完成关闭动作.

with tf.Session() as sess:
  result = sess.run([product])
  print result

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